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これは使えるかも! Kruskal-Wallis検定 [ノンパラメトリック検定]

マイ・ブームはノンパラです。忘れないうちに、Kruskal-Wallis検定についてまとめます。
*統計の専門家でない上、ノンパラメトリック検定は、ほとんど使ったことがありません。
 不正確な内容が含まれていると思います。ご容赦ください。

社会調査系の研究において、デモグラ×質問項目(順序尺度or心理学の間隔尺度)のクロスを検討する場合があります。
例 A地区、B地区、C地区×地区への愛着(1全くそう思わない-5非常にそう思う)
その場合は、χ2乗検定を行うと、順序情報を無視してしまうので、有効ではないことが指摘されています(内田, 1997)。←χ2乗やってた。反省!
↑分析する前に内田(1997)を読んでおけよ!

■L(3以上)×M(3以上)のクロスの検定
“ノンパラメトリック検定”の“K個の独立サンプルの検定”を行う。
(2×Mのときは、“2個の独立サンプルの検定”を行う)

Kruskal-WallisのH(K)とメディアン(M)について、小野寺・山本(2004)を用いて調べました。

■Kruskal-WallisのH(K)
すべてのデータから順位をつけて、その平均順位×グループのχ2乗を行う。
■メディアン検定
すべてのデータから順位をつけて、メディアン以下とメディアン超に分け、メディアン以下or超×グループのχ2検定を行う。

→Kruskal-Wallis検定は、平均ランクが算出され、グループの順位が数量的にわかり便利。
 尺度を用いた調査で、分散分析ができない(orしたくない)時に、使えそう(ただし多重比較はできません)。

引用文献
・小野寺孝義・山本嘉一郎編, 2004, SPSS辞典 BASE編, ナカニシヤ出版
・内田治, 1997, すぐわかるSPSSによるアンケートの調査・集計・解析, 東京図書


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